谢邀。我觉得互联网行业数据类和泛分析类职能岗位的人才大概可以根据技术能力和商业理解力两个维度分几类，如下图所示。图中圆的大小代表国内市场人才保有量的相对大小（这个确实没有经过谨慎的调研，纯粹是分享一下近期招人看简历总结出来的一点规律吧）

题主所说的这种有些高不成低不就的业务支持类分析师应该属于第三象限的类型，既不能有效的给业务提出战略建议和解决方案，也没有技术壁垒，日常工作可能以满足业务的报表需求为主。

想摆脱这种状态，要考虑向第一、第二象限转型，其中第二象限目前是有些门槛的（需要数学基础、英语基础，最好有高等学位的教育背景），结合题主的背景来看更现实的路径或许是去向第一象限。

首先该做的是提升技术水平和统计学/基础机器学习的知识积累，如果你现在的技能栈是SQL+Excel，是时候学学Python/R啦。在分析师发展的初期，技术技能一定程度上决定了产出的质量和你自身在业务人员中的壁垒——不懂建模的知识方法，你始终只能做做定性分析，谈不上定量，你做的东西其实和业务团队其他人做的没有太大差异，所以你的产出带来的薪酬并不那么理想。

技术水平达到一定高度之后，商业理解会决定你工作价值的上限。分析师给生意带来核心价值的并不一定是建模、分析数据的环节，而是将商业问题转化为合适的数据问题，并将数据结论转化为商业行动建议的环节，而这个环节依靠的是你对生意的深刻理解，某种程度上来说这会要求你比业务人员看得更清楚、思考的更全面。

我个人最近招人的感受是，第一象限同时具备solid的数据技术又有很好的商业sense的人真的很难招，题主可以往这个方向多多努力，前途无量。